找数据挖掘相关工作应如何安排,资料整理

找数据挖掘相关工作应如何安排,资料整理

本人由于一开始目标不明确,现在想找一份数据挖掘相关的工作,但专业不对口,时间很仓促,又不知道该如何准备,搜集以下资料以备学习(暂时收集10个链接,第一个最佳,最全面,截取了官关键内容):

1. 《数据挖掘 —— 从入门到求职》

原文链接:https://www.nowcoder.com/discuss/15168?type=0&order=0&pos=16&page=1

这是牛客网一个大牛写的,概括的挺好。

1.1 数据挖掘岗位的能力需求

分别介绍了百度,阿里,腾讯等相关岗位的需求,并将数据挖掘理解为:
数据挖掘=业务知识+自然语言处理+计算机视觉+机器学习+深度学习

1.2 入门
1.2.1 工程能力

(1)编程基础:
建议: MySQL + python + C++ ;
推荐书籍:《 C++ primer plus 》
( 2 )开发平台: Linux ;
建议:掌握常见的命令,掌握 Linux 下的源码编译原理;
推荐书籍:《 Linux 私房菜》
( 3 )数据结构与算法分析基础:
推荐书籍:《大话数据结构》《剑指 offer 》
( 4 )海量数据处理平台: hadoop 或者 spark ( rdd 计算模型, scala 开发);
推荐书籍:《大数据 spark 企业级实战》

1.2.2 算法能力

( 1 )数学基础:概率论,数理统计,线性代数,随机过程,最优化理论
( 2 )机器学习 / 深度学习:掌握 常见的机器学习模型(线性回归,逻辑回归, SVM ,感知机;决策树,随机森林, GBDT , XGBoost ;贝叶斯, KNN , K-means , EM 等);掌握常见的机器学习理论(过拟合问题,交叉验证问题,模型选择问题,模型融合问题等);掌握常见的深度学习模型( CNN , RNN 等);
建议:这里的掌握指的是能够熟悉推导公式并能知道模型的适用场景;
推荐书籍:《统计学习方法》《机器学习》《机器学习实战》《 UFLDL 》
( 3 )自然语言处理:掌握常见的方法( tf-idf , word2vec , LDA );

1.2.3. 业务经验

( 1 )了解推荐以及计算广告相关知识;
推荐书籍:《推荐系统实践》《计算广告》
( 2 )通过参加数据挖掘竞赛熟悉相关业务场景,常见的比赛有 Kaggle ,阿里天池, datacastle 等;

1.3 求职
1.3.1 简历

( 1 )格式:个人信息(姓名,联系方式,教育背景,求职意向,照片可有可无) + 竞赛经历 + 实习经历 + 项目经历 + 掌握技能 + 获奖情况;
PS: 最好写成一页;
( 2 )加分:博客, github ,竞赛 top10 ,顶会 paper ;

1.3.2 海投

(1)百度,腾讯,阿里,网易(互联网,游戏,有道),华为,今日头条,滴滴研究院,一点咨讯, 360 ,美团等;
一般投递简历时,尽量联系公司内部的师兄师姐或者熟人,帮忙将简历直接给到团队 leader 手中,这样做的好处是可以同时面试同个公司的多个团队,前提是简历在公司校招系统未被锁定的前提下,具体情况多咨询公司内部熟人,在求职过程中,信息来源非常重要,一定要注意这点,不然会踩很多坑;
(2)加入各种求职交流群,多认识些人,共享资源;
(3)投简历时候尽量内推,很多公司内推可以免笔试;

1.3.3 面试

( 1 )一般该岗位的面试起码都有 3 轮, 2 轮技术面, 1 面 hr 面, hr 面主要看情商,这里不多说; 2 轮技术面的区别就是越到后面面试官的级别越高,所以面试的风格也可能越偏向于技术视野等一些吹水的话题上;
( 2 )一般技术面有以下一些环节:自我介绍,项目介绍,算法提问(推公式),数据结构提问(写代码);
( 3 )面试的时候多准备一些素材,在面试过程中主动引导面试官提问,比如面试官让你讲解 gbdt 原理时,这会你可以跟他说一般说起 gbdt ,我们都会跟 rf 以及 xgboost 一块讲,然后你就可以主动地向面试官输出你的知识;面试并不是死板地你问我答,而是一种沟通交流,所以尽可能地把面试转化成聊天式的对话,多输出自己一些有价值的观点而不是仅仅为了回答面试官的问题;
( 4 )在面试过程中,除了基础的东西要掌握,可以适当地向面试官展示你的一些其他的亮点,比如跟面试官谈论某些最近 paper 的进展以及一些技术方面的想法等,突出自己的与众不同;

2. (知乎)数据挖掘工程师在公司中一般都具体做什么?需要了解哪些知识?

原文链接:https://www.zhihu.com/question/27317479

3. (知乎)国内互联网公司机器学习数据挖掘类的职位面试主要考察什么方面的东西?

原文链接:https://www.zhihu.com/question/25565713

4. 数据挖掘工程师面试指南

原文链接:http://www.580114.com/c/bigdata/Forum/ShowForumThread?threadID=40496

5. 经验分享:大学生研究生如何找到一份数据挖掘的工作

原文链接:https://blog.csdn.net/u011467621/article/details/47971953

6. 数据挖掘面试准备(2)|实习项目知识总结

原文链接:https://www.jianshu.com/p/2fb32e949f5d

7. 数据挖掘/机器学习/算法岗2017校招面试总结

原文链接:https://blog.csdn.net/bryan__/article/details/52672912

8. 数据挖掘常见面试题

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_39303465/article/details/79235348

9. 真实的数据挖掘面试经验分享!

原文链接:http://www.sohu.com/a/193291665_540641

10. 超全数据挖掘面试笔试题(附答案)

原文链接:https://blog.csdn.net/qwop446/article/details/78023390

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